Paikallisen liikenteen vallankumous: AI parantaa S-Bahnin käyttöä Hampurissa!
Paikallisen liikenteen vallankumous: AI parantaa S-Bahnin käyttöä Hampurissa!
Hamburg, Deutschland - Deutsche Bahn on ilmoittanut voivansa käyttää keinotekoista älykkyyttä parantaakseen ennusteita S-Bahnin hyödyntämisestä. Tämä innovaatio esitettiin Hampurin S-Bahnin viestillä, jonka tavoitteena on parantaa matkustajatietoja merkittävästi. Suurimmassa osassa S-Bahn-asemia Hampurissa ja useissa Berliinin asemissa käytetään tähän.
AI -tekniikan nykyinen toteutus on alun perin testiprojekti Berliinissä, kun taas Hampurissa on jo yli 140 kevyen anturia matkustajamäärien kirjaamiseksi. Näitä innovatiivisia mittaustietoja verrataan keinotekoisen älykkyyden laskelmiin, jotta voidaan saavuttaa yli 90 prosentin ennusteen tarkkuus, kuten "DB Lightgate" -päällikkö Julia Kuhfuß. Matkustajille ilmoitetaan nopeasti sisäänkäynnin junien käyttöasteesta.
matkustajatietojen optimointi
Erityisesti S-Bahn Hampuri pyrkii tunnistamaan ilmaiset paikat DB Lightgate -järjestelmän kanssa reaaliaikaisten ennusteiden avulla junien hyödyntämiseksi. Nämä tiedot näytetään viisi asemaa ennen junan saapumista rautatieasemalle. Hyödyntäminen välitetään värikoodilla: vihreä merkitsee paljon tilaa, keltainen keskimääräinen käyttöaste ja punainen osoittaa vähän tilaa. Nämä toimenpiteet tarjoavat matkustajille tavan säätää dynaamisesti matkasuunnitelmiaan.
Vaikka keinotekoista älykkyyttä käytetään jo Hampurissa, Berliinin järjestelmiä testataan parhaillaan, eikä niitä ole vielä toteutettu tietokannan parantamiseksi, S-Bahn Berliinin tiedottajan mukaan. Berliinin alustoilla matkustajilla on käyttöaste, mikä tarkoittaa, että he voivat päättää hyvissä ajoin, haluavatko he päästä junalle vai odottaa seuraavaa.
tekoäly julkisessa liikenteessä
Keinotekoisen älykkyyden soveltaminen julkisella liikenteellä ylittää S-Bahnin. Järjestelmät, kuten mobiilioppaat, tarjoavat matkustajille luotettavia tietoja linja -autojen ja junien lastaamisesta reaaliajassa. Tämän avulla käyttäjät voivat valita vähemmän väsyneitä yhteyksiä ja välttää siten odotusaikoja ja ylikuormitettuja ajoneuvoja.
Tekninen haaste on luoda hyvin perustettu tietokanta käyttöasteen määrittämiseksi. MobileGuide käyttää erilaisia tekniikoita, mukaan lukien algoritmit ja vaihtoehtoiset tietolähteet, kuten WLAN- ja Bluetooth -signaalit älypuhelimista. Nykyinen hyödyntäminen määritetään tulevan ja matkustajien käyttöönoton laskemisella ja linkitettynä aikataulutietoihin, mikä takaa korkean luotettavuuden tiedonannossa.
Uusi tekniikka ei pystynyt parantamaan käyttäjäkokemusta julkisella liikenteellä, vaan myös auttamaan hyödyntämään tasaisemmin rohkaisemalla matkustajia mukauttamaan matkasuunnitelmansa vastaavasti.
Yhteenvetona voidaan todeta, että S-Bahn Hampuri ja Deutsche Bahn pyrkivät aktiivisesti parantamaan S-Bahnin hyödyntämistä koskevia ennusteita keinotekoisen älykkyyden avulla ja tarjota matkustajille miellyttävämpää matkakokemusta. Nämä kehitykset ovat osa suurempaa suuntausta, jonka on tarkoitus modernisoida paikallista julkista liikennettä.Samankaltainen edistyminen maailmanlaajuisesti osoittaa kasvavan kiinnostuksen ja investoinnin teknologisiin ratkaisuihin julkisen liikenteen ja käyttäjäystävällisemmän.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Hamburg, Deutschland |
| Quellen | |